【工业4.0】工业4.0模式如何破解制造业危机？
近年来，制造业面临着新一轮危机，一方面人力和材料成本持续上涨，增加了工厂的生产成本。另一方面，产品的更新越来越快，库存很有可能引发更大的风险。因此制造业需要一种全新的模式，而最新提出的工业4.0模式，正是针对当前制造业的困境而生。
自金融危机以来，全球各国对制造业的重视上升了一个层次。制造业是每一个发达经济体的经济支柱，包括生产加工、农产品和石油天然气等，正是这些制造业的繁荣发展，进而有了运输、电商等服务业。
过去，制造业经历了三次重要的革命性改变。第一次工业革命始于英国，蒸气动力推动了生产力和生产模式的阶段性转变，然后，第二次工业革命是以电力为基础的变革，而第三次是一场无声的信息技术革命。而今天，人们正在经历第四次工作革命。
第四次工业革命也是就工业4.0，是关于物理与数字、虚拟世界融合的话题，代表过去两百多年来的重大结构性变化。生产的效率将提升到一个全新的水平，不需要太多的人力劳动，而是使用机器自动化并实现更高的价值转换。
未来制造业竞争模式将发生改变，廉价的劳动力不再是优势。制造商需要重新思考整个价值链，如何通过供应链的优化使得产品更便宜，应用不同的思维和工具集，对收入、价值、成本、性能、服务和运营模式等进行模拟分析。
第四次工业革命在很多方面对制造业的优势起到重要作用，在数字化的支持下，管理者将变得更优秀，包括了创造力和创新方面，有利于企业建立强大的价值链，和获得独特的竞争优势。
未来制造业供应商、制造商和客户将紧密连接在一起，生产系统具有更快的响应速度，可以满足个性化定制的需求。供应商快速提供材料，并在更短的时间内回款，这样有助于降低供应成本，释放整个生态系统的财务压力。
成本压力是影响制造业的一个关键要素，引入先进的生产自动化和技术人才，合理投资可以获得更长远的利益。而工业4.0模式将物理和虚拟两个世界连接，实现了过去许多不能实现的任务。
对于许多资产密集型的产业，资产绩效管理将是十分重要的部分。例如采矿、电力、石油、天然气、化工行业以及公用事业，这些行业正在利用工业物联网和认知计算技术来改善运行的效率。
石油和天然气行业将是最有可能实现大数据价值转换的领域，基于物联网和传感器采集的数据，可以进行预测性维护，并发挥出更重要的作用。例如降低维护和运营的成本，提升生产的安全性等。
目前在工业物联网领域，IBM、通用电气、霍尼韦尔、Uptake和C3等公司都推出相关的资产管理工具。IBM公司的Maximo目标是对车辆、涡轮机和电梯的设施进行跟踪分析。
霍尼韦尔的Uniformance Suite数字智能分析平台可将工厂数据转化为可操作的信息，从而实现智能运营。而通用电气提供的Predix平台可以开发出适用于用户自己的资产管理方案。
还有，Uptake与罗罗公司合作，通过公司的人工智能软件对发动机进行管理，其设备性能管理应用程序Uptake APM包括了设备类型、设备性能、故障机制和维护任务等信息。而另一家创业公司C3则瞄准了医疗、电信、交通和公共服务领域。
数字化只是第一步，工业4.0技术将数字和物理领域结合在一起，以支持预测、警报和规范性响应。生产过程中存在多种可变因素，从材料的质量到内部工艺的变化，包括生产的环境、时间和生产方式，通过传感器收集结构化和非结构化数据，利用分析模型有利于产品问题发生之前识别偏差，从而降低生产风险。
在新的制造模式下，利用数字化双胞胎软件，可对生产的各处环节进行模拟，以检测产品的设计，材料用量，安装方式是否符合要求。工业4.0技术将更好的支持实时分析和自动控制操作，工厂可以及时调整生产流程，以保证产品有更好的质量输出。
目前，越来越多的公司开始使用3D可视化和虚拟现实来培训操作员和维护人员，一些企业推出的沉浸式训练模拟器为操作员提供各种现场情况的虚拟体验。除了操作员培训和预测外，3D虚拟化还可帮助操作员在工厂运营开始之前做好准备。
利用虚拟技术可以减少工厂调试所需要的时间，验证自动化设备的配置是否正确，以识别和纠正自动化中的数据不一致和错误。先进的工厂设计软件可以改善产品开发的工作流程，从而加速产品从设计、制造到交付的生命周期。这些技术也将成为未来制造业的优势竞争力。
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